import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 利用numpy库生成一系列数据（使其符合正态分布）
mu, sigma = 0, 0.1  # 均值和标准差
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

#Task1:学生添加代码，实现数据直方图绘制。
plt.figure(figsize=(10, 6))
# _________________填空1_____________________
plt.hist(data,bins = 30,density=True,color='red')

# Task2:绘制正态分布的概率密度函数
xmin, xmax = plt.xlim()   # 用于获取当前图形的x轴范围。
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, sigma) #计算对应的概率密度值
plt.plot(x,p)

plt.show()